Oportunidades e obstáculos desta nova era
Com o avanço da inteligência artificial (IA), o cenário empresarial está passando por uma transformação radical. Esta revolução tecnológica não apenas promete redefinir as práticas de negócios, mas também alterar fundamentalmente a forma como as empresas operam. Mas qual é o impacto real nos negócios? E como as organizações podem navegar os desafios e capitalizar sobre esta onda tecnológica?
Este artigo visa responder estas perguntas, apresentando uma visão pragmática sobre a aplicação de IA nos negócios.
Marcos significativos da última década
A última década foi marcada por avanços expressivos modelos de IA. Por outro lado, os modelos atuais só foram viabilizados pelos avanços na capacidade de processamento em nuvem, que passou de 100 GB em 2010 para 10 TB em 2023, permitindo que pessoas e empresas acessassem e processassem modelos com usando dispositivos comuns, sem a necessidade de uma grande sofisticação tecnológica.
A partir de 2023, ferramentas de IA generativa como ChatGPT, Character.ai, DeepL, Quillbot, Midjourney e Capcut desempenharam um papel importante no crescimento da indústria de IA. Em 2023, cerca de 254 milhões de pessoas utilizaram ferramentas de IA, 2,5 vezes mais do que em 2020 e a curva de adoção da IA generativa têm sido significativamente mais agressiva do que a de outras inovações.
A IA está transformando negócios de maneiras profundas e mensuráveis
Hoje, há soluções desenvolvidas com a ajuda dos dados e da Inteligência Artificial que trazem efeitos mensuráveis em otimização de processos, redução de custos e aumento de escalabilidade
Democratização do Conhecimento
Assistentes virtuais na educação, avaliação automatizada e uso de dados para a personalização do ensino estão abrindo novos mercados e oportunidades de aprendizado.
Um estudo conduzido pela McKinsey estima que a personalização do aprendizado com IA pode aumentar a produtividade dos alunos em até 30%
Aumento da produtividade desde tarefas simples e recorrentes até processos altamente complexos
Atendimento ao cliente, avaliação de fraudes e operações financeiras
Uma pesquisa da IBM descobriu que a satisfação do cliente pode aumentar em até 33% quando os chatbots são utilizados para lidar com consultas simples de atendimento ao cliente
Um estudo da PwC mostrou que instituições financeiras que adotaram sistemas de automação baseados em IA para tarefas como processamento de empréstimos e reconciliação de transações experimentaram uma redução de até 50% nos custos operacionais
Experiências Humanizadas
Engajamento das marcas com seus consumidores, oferecendo experiências personalizadas e imersivas, que podem ser alavancadas por VR/AR.
A Netflix atribui cerca de 80% de seu conteúdo assistido à recomendação personalizada, impulsionada por algoritmos de IA
Empresas como a Sephora viram um aumento de até 30% nas taxas de conversão ao implementar chatbots que oferecem recomendações personalizadas de produtos
O uso de VR/AR em estratégias de engajamento pode resultar em um aumento de até 40% na retenção de informações, de acordo com a Harvard Business Review
Qualidade e Eficiência em Tecnologia
Revisão de códigos assegura melhores práticas e diminui a margem para erros, o que resulta em soluções de tecnologia mais robustas e seguras.
A aplicado a revisão de código pode identificar até 60-90% dos bugs antes do lançamento, reduzindo o tempo gasto na resolução de problemas pós-lançamento
Os desvios na implementação
Soluções de Baixo Valor Agregado
A automação por si só não é uma panaceia. Sem alinhamento estratégico, pode resultar em investimentos perdidos ou mal utilizados
Paixão Pela Tecnologia
O entusiasmo pela novidade não deve eclipsar o alinhamento com as necessidades do negócio. A tecnologia deve servir a estratégia, não o contrário
Insuficiência de Dados
A IA é tão boa quanto os dados que a alimentam. Dados descentralizados e de baixa confiabilidade podem comprometer o desempenho dos modelos
Baixa Profundidade Setorial
A desconexão entre o know-how técnico e as demandas específicas do setor pode levar a soluções que não ressoam com as necessidades do mercado
Como introduzir IA de forma eficiente em sua empresa
Os modelos de IA são singulares e sua aplicação exige uma consideração cuidadosa sobre a estrutura necessária para atingir os objetivos da companhia afim de trazer resultados práticos. Nesse sentido, alinhar o planejamento a uma execução de qualidade é essencial.
Aplicações dos modelos de IA segundo a ótica da 39A
Planejamento
Execução
Desafios e perspectivas do negócio
Principais avenidas de crescimento
Modelos operacionais e comerciais
Processos e principais gargalos
Visão de custo unitário por processo
Modelo de dados e infraestura
Modelos probabilísticos vs. determinísticos
Aplicação de ML, DL e redes neurais
Modelos de LLM
Infraestrutura recomendada
Estrutura e governança do projeto
Objetivos e métricas de sucesso
Modelo de engajamento dos especialistas
PnL e modelo de gestão
Capacitações necessárias
Ciclos de desenvolvimento e validação
Dinâmica de validação dos modelos
Acompanhamento do impacto do projeto
Atualização do Roadmap de tecnologia
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